公司情报分析

解决什么问题

海投简历最常见的失败模式不是能力不够，而是信息不对称：简历里写着「熟悉电商中台」，对方在招 B 端 SaaS 平台工程师；面试被问到某条产品线，你连它什么时候上线的都不知道。手动查这件事很累——工商信息、官网新闻、融资报道分散在多个源，拼起来要半天，而且很难落到「我简历里哪句话该改」这种粒度。

company-intelligence 把这个流程标准化：输入公司名，输出结构化情报摘要，并直接给出简历修改点。

核心能力

技能按五步采集信息：

1. 锁定实体 — 通过企业数据 API（企查查 / 天眼查）把公司名解析成统一社会信用代码，避免同名公司串数据
2. 公司画像 — 业务模式、行业分类、核心产品线、成立时间与融资阶段
3. 组织与团队 — 创始人背景、高管履历、事业群与部门划分
4. 业务版图 — 子公司布局、投资方向、合作伙伴生态
5. 近期动态 — 近 6–12 个月的产品发布、组织调整、并购与扩张收缩信号

输出形态

最终产物是一张九维度的「公司情报摘要」表，从公司全称覆盖到竞争格局。但关键价值在下一步：必须据此给出简历优化建议，包括业务方向匹配（B 端经历前置）、技术栈对齐（如 Go + K8s）、文化匹配、关键词预埋、面试官背景线索，以及定制版自我介绍。

适用边界

• 信息深度依赖数据源。未接入企业数据 API 时技能退化为网络搜索模式，工商、股东、风险类信息的准确性明显下降。
• 文化特征与竞争格局属于推断而非确证，摘要需标注推断依据。
• 面试准备停留在线索层，不替代对公司产品的实际体验。